Prédiction du marché basée sur des indicateurs macroéconomiques - page 3
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
Il y a des données économiques dans ces minutes, je comprends que vous pouvez les obtenir. Si ce n'est pas le cas, nous devons évaluer ces réunions de trois façons - +1/-1/0 - les informations pour l'évaluation peuvent être prises dans les médias en option.
Essayez-le. Aucune donnée économique nouvelle pour le marché
Si je me souviens de l'attaque de Soros contre la livre il y a longtemps, le marché a réagi à la fréquence des clignements d'yeux du chef de la banque centrale anglaise pendant son discours
Essayez-le. Aucune donnée économique nouvelle pour le marché
Si je me souviens bien, lors de l'attaque de Soros contre la livre il y a longtemps, le marché a réagi à la fréquence des clignements d'yeux du chef de la banque centrale anglaise pendant son discours
Il y a quelques questions sur l'énoncé du problème :
Eh bien, la réponse à la question sur la stationnarité (imho) : la série de nombres est divisée en deux hémisphères symétriques +- (avec une symétrie miroir à zéro), qui ont à leur tour deux parties symétriques avec une symétrie centrale aux points 1 et -1, respectivement. Tant que la série étudiée ne quitte pas les frontières [-1 : 1 ], la série est stationnaire, dès que la valeur quitte ces frontières, nous ne pouvons pas répondre précisément à quelle région la valeur appartient, et si elle est simplement une cartographie d'un point quelconque de la série stationnaire. Sauf que la transformation (si on se contente d'amener la série |x|>1 à l'état stationnaire via 1/x) n'est pas transitive, ce qui est très mauvais, car une fois qu'on a obtenu une prédiction, on ne peut plus l'utiliser.
Il y a quelques questions sur l'énoncé du problème :
1. C'est le cas. Pas pour tous, mais il y en a.
2. Pourquoi ? La grande majorité des indicateurs macroéconomiques sont prévus avec succès par des analystes expérimentés qui communiquent leurs prévisions au public une ou deux semaines à l'avance.
3. Le marché réagit à la fois à la prévision et à l'écart éventuel.
1. il y a. Pas pour tout, mais il y en a.
2. Pourquoi ? La grande majorité des indicateurs macroéconomiques sont prévus, avec un certain succès, par des analystes expérimentés qui communiquent leurs prévisions au public une ou deux semaines à l'avance.
3. Le marché réagit à la fois à la prévision et à l'écart éventuel.
Super, alors quel est le modèle qui prend en compte la réaction du marché à la fois à la prévision et à l'erreur de prévision dans la sortie ?
Il est évident (imho) que ce sont des modèles différents, dans le premier cas nous traitons des données de séries stationnaires, dans le second cas nous traitons des données de région symétrique aux séries stationnaires.
Super, alors quel est le modèle qui prend en compte la réponse du marché à la fois à la prévision et à l'erreur de prévision à la sortie ?
Il est évident (imho) que ce sont des modèles différents, dans le premier cas nous traitons des données d'une série stationnaire, dans le second nous traitons des données d'une région symétrique d'une série stationnaire.
Idéalement, la variable indépendante(indicateur macroéconomique) changera deux fois au cours de la même période - au moment de la prévision et au moment de la sortie de l'indicateur. Ou une fois, si les prévisions s'avèrent exactes.
Alors le quart de pas comme dans ce modèle est impossible. Une seule étape d'un jour
Idéalement, la variable indépendante(indicateur macroéconomique) changera deux fois au cours de la même période - lorsque la prévision est publiée et lorsque l'indicateur lui-même est publié. Ou une fois, si les prévisions s'avèrent exactes.
Alors le quart de pas comme dans ce modèle est impossible. Une seule étape d'un jour.
Je vois un certain malentendu, laissez-moi clarifier :
Nous ne savons pas quelle prévision a été prise en compte par le marché, car cette prévision est le résultat de la réflexion de milliers de traders et d'analystes, même si nous pouvons bien sûr prendre certaines prévisions comme référence, mais en fait, la première partie du ballet de Marmazon consiste à calculer la prévision à laquelle le marché a réagi en attendant que les nouvelles soient publiées.
En disposant de l'indicateur de prévision, nous pouvons déjà calculer la réaction du marché à l'erreur de prévision lors de sa publication. Nous avons g(f(x)-n)-(x+1), où f est la fonction transformant les cours en indicateur de prévision, n est la valeur de l'indicateur à la sortie, g est la transformation inverse de l'indicateur en cours, x sont les cours avant le communiqué de presse, x+1 sont les cours après le communiqué de presse.
Je vois un certain malentendu, laissez-moi vous expliquer :
Nous ne savons pas quelle prévision a été prise en compte par le marché, car cette prévision est le résultat de la réflexion de milliers de traders et d'analystes, même si nous pouvons bien sûr prendre certaines prévisions comme référence, mais en fait la première partie du ballet de Marmazon consiste à calculer la prévision à laquelle le marché a réagi en attendant la publication de la nouvelle.
En disposant de l'indicateur de prévision, nous pouvons déjà calculer la réaction du marché à l'erreur de prévision lors de sa publication. Nous avons g(f(x)-n)-(x+1), où f est la fonction transformant les cotations de l'indicateur en prévisions, n est la valeur de l'indicateur à la sortie, g est la transformation inverse de l'indicateur en cotations, x sont les cotations avant le communiqué de presse, x+1 sont les cotations après le communiqué de presse.
Les prévisions des indicateurs disponibles publiquement sont plus ou moins adaptées aux perceptions générales du marché.
Avec ces indicateurs, nous pouvons calculer la réaction du marché, mais PAS PARTOUT et PAS avec précision :
1. le coefficient de corrélation des cotations des macro-indicateurs change dans le temps et de façon très spectaculaire, jusqu'au signe.
2. le problème est la présence de nouvelles non formalisées - rumeurs, informations verbales, informations politiques, etc.
3. plusieurs indicateurs peuvent être publiés par jour + p.1 + p.2 = non-stationnarité.